CNN+lstm进行图像回归预测，请给出pytorch代码

CNN (卷积神经网络) 和 LSTM (长短时记忆网络) 结合用于图像回归预测是一种常见的深度学习策略，通常在需要理解复杂时空序列数据的情况下，比如视频帧中的物体运动预测。以下是使用PyTorch实现这种模型的一个简化示例：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable

# 定义一个简单的卷积层 + LSTM 层结构
class ImageRegressor(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, conv_layers, lstm_units, output_size):
        super(ImageRegressor, self).__init__()
        
        # 卷积部分
        self.conv_layers = nn.Sequential(
            *[
                nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=kernel_size, stride=stride)
                for in_channels, out_channels, kernel_size, stride in conv_layers
            ],
            nn.Flatten(),  # 将二维特征展平成一维
            nn.Linear(conv_layers[-1][0], 256),  # 全连接层
            nn.ReLU()
        )
        
        # LSTM 部分
        self.lstm = nn.LSTM(256, lstm_units, batch_first=True)
        
        # 输出层
        self.fc_out = nn.Linear(lstm_units, output_size)

    def forward(self, x):
        # 应对输入是Variable的情况
        if not isinstance(x, Variable):
            x = Variable(x)

        x = self.conv_layers(x)
        x, _ = self.lstm(x)  # 只保留最后一个时间步的隐藏状态
        x = self.fc_out(x[:, -1, :])  # 取出最后时刻的输出作为预测值
        return x

# 使用示例
# 假设我们有3通道的图像，3个卷积层配置，每个LSTM单元128，输出是一个浮点数
conv_layers = [(3, 32, 3, 1), (32, 64, 3, 1), (64, 128, 3, 1)]
lstm_units = 128
output_size = 1

model = ImageRegressor(in_channels=3, conv_layers=conv_layers, lstm_units=lstm_units, output_size=output_size)

# 假设input_data是训练样本（BxHxWxC），output_data是对应的标签
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())  # 假设使用Adam优化器
for epoch in range(num_epochs):  # num_epochs是你想训练的轮数
    model.train()  # 设置模型为训练模式
    outputs = model(input_data)
    loss = nn.MSELoss()(outputs, output_data)  # 对回归任务使用MSE Loss
    optimizer.zero_grad()  # 清空梯度
    loss.backward()